es.wedoany.com Noticia: Galaxy General Robot ha lanzado recientemente su modelo base de control de movimiento en tiempo real para robots humanoides, AstraBrain-WBC 0.5. Este modelo es un componente importante del sistema tecnológico AstraBrain, entrenado con aproximadamente 2 mil millones de fotogramas de datos de movimiento humano, con una escala de parámetros de 80.4 millones, centrándose en el desarrollo de la capacidad del "cerebelo universal" del robot.
Para entrenar este modelo, el equipo de investigación conjunto de Galaxy General Robot construyó el conjunto de datos de entrenamiento de movimiento para robots humanoides más grande de la industria, con una duración total de aproximadamente 20,000 horas, que cubre escenarios diversos como danza, deportes, comportamientos cotidianos, operaciones industriales y transporte colaborativo. Los datos muestran que el rango de cobertura del espacio de movimiento del modelo es aproximadamente de 4 a 5 veces mayor que el del conjunto de datos AMASS, ampliamente utilizado en la industria.
AstraBrain-WBC 0.5 introduce por primera vez un paradigma de entrenamiento a gran escala similar a GPT en el campo del control de movimiento en tiempo real para robots humanoides. El modelo adopta una arquitectura de transformador causal de estilo GPT, redefiniendo el control completo del robot como un problema de predicción de secuencias continuas. El equipo de investigación también construyó una biblioteca de prioridades de movimiento compuesta por 384 expertos en movimiento, y la fusionó en un modelo de control unificado mediante entrenamiento de destilación, logrando una transición de un "conjunto de habilidades de expertos" a un "modelo base de movimiento universal".
En términos de rendimiento, el modelo logra un control coordinado de todo el cuerpo en un robot de 29 grados de libertad, ejecutando movimientos complejos como coordinación de manos y pies, cambio de centro de gravedad y coordinación corporal.
En pruebas con robots reales, el modelo puede ejecutar movimientos altamente dinámicos como baloncesto, boxeo, danza, levantarse rodando y transporte colaborativo con cero disparos. Tras la optimización de ingeniería, el modelo logra una latencia de inferencia de extremo a extremo inferior a 1.5 milisegundos en una sola tarjeta gráfica RTX 4090, y la latencia total del equipo del enlace de captura de movimiento es inferior a 20 milisegundos, satisfaciendo las necesidades de control de bucle cerrado en tiempo real a 50 Hz.
Los datos del artículo muestran que, a medida que la escala de los datos de entrenamiento se expande de 2 millones a 2 mil millones de fotogramas, el error de seguimiento de cero disparos del modelo continúa disminuyendo, y la tasa de éxito aumenta del 83.26% al 92.58%, lo que verifica los beneficios significativos del entrenamiento a gran escala.
En términos de aplicación, AstraBrain-WBC 0.5 puede servir como modelo base de control de movimiento, proporcionando a instituciones de investigación y desarrolladores la capacidad de generar datos de movimiento de alta calidad, y también puede usarse para generar contenido de movimiento complejo como danza, actuaciones y exhibiciones interactivas en tiempo real. El modelo admite teleoperación de todo el cuerpo en tiempo real y seguimiento de movimientos complejos, con potencial de aplicación en escenarios como rescate de emergencia y manejo de entornos peligrosos.
Actualmente, los artículos, códigos y resultados técnicos relacionados con AstraBrain-WBC 0.5 se han abierto completamente como código abierto, disponibles para el ecosistema.
Galaxy General Robot afirma que, mediante la combinación de datos a gran escala y una arquitectura de estilo GPT, este modelo permite que el control de movimiento de los robots humanoides comience a poseer capacidades de modelo base, proporcionando una base de capacidad subyacente para la entrada a gran escala de robots en escenarios minoristas, industriales y de servicios.
Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com
